前阵子在长线群看到有个群友讲的把底层逻辑搭建好，再研究股票，这样成长更快，他推荐的是一本书《复盘：对过去的事情做思维演练》。一开始还是没什么感觉的，反射弧有点慢，后面他又讲了一次，咦，我就有点开始思考了。当然，说的不是书，上面的书我也还没看过。主要是四个字，让我联想起其他领域的思维模型，底层逻辑。
芒格的思维格栅理念中，“你的头脑中已经有了许多思维方式，你得按自己直接和间接的经验将其安置在格栅模型中。“芒格告诉我们，将不同学科的思维模式联系起来建立融会贯通的格栅，是投资的最佳决策模式。用不同学科的思维模式思考同一个投资问题，如果能得出相同的结论，这样的投资决策更正确。懂得越多，理解越深，投资者就越聪明智慧。
思维格栅就是一种底层逻辑，又联想到前阵子整了个垃圾邮件过滤的程序中的贝叶斯原理，思索了许久，隐约的觉得思维格栅中体现着贝叶斯定理的智慧。今天主要思考的就是贝叶斯在投资中的理解和融入。
上帝手中的骰子
概率就是上帝在掷筛子——在18世纪，这是神职人员对概率的理解。为了证明上帝的存在，英国神学家、业余数学家托马斯·贝叶斯发明了概率统计学原理，他发现了古典统计学中的一些缺点，并在统计当中引入了一个主观因素（即先验概率）形成了自己的“贝叶斯统计学”。
然而他的理论在当时并不受认可。当然贝叶斯直到去世都没有印证上帝的存在，他的观点简单平淡：“用客观的新信息更新我们最初关于某个事物的信念后，我们就会得到一个新的、改进了的信念。” 这个研究成果，直到他死后的两年才于1763年由他的朋友理查德·普莱斯帮助发表。1774年，法国数学家皮埃尔-西蒙·拉普拉斯才给出了我们现在所用的贝叶斯公式的表达。
这里不探讨具体的推断等内容，下面就是贝叶斯公式了，哈哈，大部分人还是很熟悉的吧。
贝叶斯推断与其他统计学推断方法截然不同。它建立在主观判断的基础上，也就是说，你可以不需要客观证据，先估计一个值，然后根据实际结果不断修正。正是因为它的主观性太强，曾经遭到许多统计学家的诟病。
贝叶斯推断需要大量的计算，因此历史上很长一段时间，无法得到广泛应用。只有计算机诞生以后，它才获得真正的重视。人们发现，许多统计量是无法事先进行客观判断的，而互联网时代出现的大型数据集，再加上高速运算能力，为验证这些统计量提供了方便，也为应用贝叶斯推断创造了条件，它的威力正在日益显现。（特别是未来大数据时代，这一定理已经在焕发光彩）
回到上面的公式，条件概率可以理解成下面的式子：
后验概率 ＝ 先验概率 ｘ 调整因子
这就是贝叶斯推断的含义。我们先预估一个"先验概率"，然后加入实验结果，看这个实验到底是增强还是削弱了"先验概率"，由此得到更接近事实的"后验概率"。
投资中的贝叶斯
当我们在分析和投资一家公司时，比如贵州茅台，按照思维格栅形成的每个人的底层思维，我们做出的第一印象判断（这就是先验概率）。
上面的词云是我提取了茅台官方介绍文章数据统计出来的，从中我们也可以看到茅台酒这个最重要的第一印象。
当我们形成第一印象后，通过研究这个企业的基本面比如行业，管理层，产品，销售等等得到的结论。然后随着更多的数据和事件出来比如行业景气程度，每个月的销售数据披露等等（这个就是调整因子），我们会开始修正原始观点最后得到新的观点，比如符合预期，超预期，低于预期等等。(这个就是得到的后验概率)
最终当我们的第一印象被修正后，我们会做出投资还是不投资的结果。
我们通过上面可以看到，一个比较理性的决策就是一个天然的贝叶斯思维模型。这也解释了一些人为什么会特别固执。这种人的先验概率特别强。比如他认为这公司一定牛逼，然后即使后来数据越来越证明这公司不行，但是他还是认为这公司牛逼，这些数据还无法说服他，俗称铁粉。也有一小部分人可以固执到不管如何铁证如山都不会改变自己的原始观点。甚至达到了一种扭曲现实的地步：我不听，我不管，我不信。。这些人的先验概率强的可怕。。。还有就是一些墙头草用贝叶斯模型来描述就是原始观点很薄弱，稍微出一点证据就会改变立场比如频繁多空转换。
善用贝叶斯思维
忘记听谁说起了大概的意思，投资高手的厉害在于容错。投资中如果你的体系是正反馈的，也支持容错，那么最后的结果就是形成复利了，反之最后的结果就是负复利，资产无法增长。
投资本身是一种概率，大部分人，特别是我们散户，对企业的第一印象的先验概率其实并没有那么强。天然弱势下，而陶派利用了RPS，净预期等工具箱形成的调整因子，来提高最后的后验概率，提升投资的正确性。当然，纯价值投资者则不断的挖掘基本面来提升调整因子等等来验证自己的判断。路径是不一样的，目标是一致的。
贝叶斯原理不复杂，其实我们大部分人在使用这一朴素的原理了，只是以前没有形成认知。在投资中，我们可以不断的训练自己的先验概率的第一印象，并通过工具等来提升调整因子，最后提升我们投资的正确性。